Аналитик данных для внешних проектов WILIXОпубликовано 01.11.2026

180K ₽–220K ₽/мес

Опубликовано 01.11.2026

Россия Удалённо Middle IT Services Data Analysis

180K ₽–220K ₽/мес

подтверждённая

Что за роль

WILIX — аккредитованная IT-компания, которая создаёт корпоративные системы и помогает бизнесу оптимизировать и развивать процессы. Аналитик данных будет работать на внешних проектах; открыта потребность для разных проектов.

Что мы предлагаем

Оплата: 180 000–220 000 ₽.
Работа на внешних проектах компании.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно анализирует данные на проектах разных заказчиков: формулирует бизнес-вопрос, выбирает подходящие метрики и превращает результаты анализа в практические рекомендации для оптимизации процессов.

→

Комфортно работает удалённо и самостоятельно ведёт аналитику на внешнем проекте — уточняет требования у заказчика, фиксирует допущения и поддерживает прозрачность решений без постоянного контроля.

→

Соответствует уровню мидл: умеет не только выполнять запросы, но и проверять качество данных, замечать ограничения выборки и объяснять выводы с учётом контекста конкретного бизнеса.

→

Быстро адаптируется к смене отраслей, источников данных и рабочих процессов заказчиков, сохраняя аккуратность анализа и ориентацию на измеримый эффект для проекта.

Ресурсы для обучения

→Анна Грязева: эксперт блога Яндекс ПрактикумаКурс

→Станьте частью команды экспертов Яндекс ПрактикумаКурс

Карьерный путь

Аналитик данных для внешних проектов (Сейчас)→Старший аналитик данных на клиентских проектах (Через 1–2 года)→Ведущий аналитик или руководитель аналитического направления проектов (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка аналитики данных в России, 2026

$1,4 млрд

Годовой рост рынка

17%

Внедрение AI в анализ данных

35%

Рост инвестиций в российские решения для данных и BI, год к году

+25%

Навыки и требования

Обязательные

Data Analysis

Растущий спрос

SQL и моделирование данных для аналитических хранилищPython для статистического анализа и автоматизацииИнструменты BI и визуализации: Apache Superset, DataLens, Power BI

Снижающийся спрос

Ручная консолидация данных в Excel и регулярная подготовка отчётов без автоматизацииТрадиционные локальные BI-платформы без облачной интеграции и поддержки современных форматов данных

Тренды отрасли

Переход на российские BI- и аналитические платформы

После ухода части зарубежных поставщиков компании активнее внедряют российские и open-source решения. Аналитику полезно освоить DataLens, Yandex Cloud, Apache Superset и работу с PostgreSQL, ClickHouse и Greenplum; это помогает переносить отчёты и проверять сопоставимость показателей при миграции.

Генеративный AI в аналитическом цикле

AI-помощники ускоряют написание SQL, подготовку кода и первичный поиск аномалий, но требуют проверки результатов и контроля доступа к данным. По оценкам отраслевых исследований, около трети российских компаний уже экспериментируют с генеративным AI; для аналитика становятся важны валидация выводов, качество данных и безопасная работа с корпоративными источниками.